¿Qué es la analítica predictiva?
La analítica predictiva es un tipo de análisis de datos que utiliza estadísticas, ciencia de datos, aprendizaje automático y otras técnicas para predecir lo que ocurrirá en el futuro. La analítica predictiva responde a la pregunta “¿Qué es lo más probable que suceda en el futuro según las tendencias históricas?”
Las empresas pueden utilizar la analítica predictiva para identificar posibles riesgos y oportunidades. Una vez establecida, se pueden utilizar insights predictivos para prescribir la acción que una empresa debe realizar.
¿Por qué es importante la analítica predictiva?
La analítica predictiva es importante porque les permite a las empresas estimar con precisión cuál es el siguiente evento que es probable que ocurra en una situación.Esto ayuda a las organizaciones a detectar y mitigar los posibles problemas o superar a la competencia aprovechando rápidamente las nuevas oportunidades.
Tipos de modelado predictivo
El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son dos métodos de modelado diferentes que se pueden utilizar para crear modelos predictivos y solucionar problemas específicos.
Los tres tipos de algoritmos utilizados para el modelado predictivo son los siguientes:
¿Cómo funciona la analítica predictiva?
La analítica predictiva siempre comienza con un problema empresarial (deserción y abandono de clientes, procesos ineficientes, etc.). Luego, el proceso de analítica predictiva se guía por los siguientes pasos:
Adquirir los datos necesarios para tomar una decisión: estos podrían ser datos de comportamiento, de equipos, sociales o financieros; es decir, datos históricos que ayudarán a predecir los resultados futuros.
Integrar, combinar y limpiar datos de entrenamiento: asegúrate de que los datos utilizados para entrenar el modelo se encuentren en el formato y la forma adecuados para utilizar las técnicas analíticas.
Crear el modelo predictivo: selecciona un algoritmo y los valores de parámetros de inicio y comienza con el proceso iterativo de comparar la predicción del modelo con la salida correcta, de modo que ajustes reiteradamente los valores de los parámetros hasta que el modelo realice predicciones precisas en función de los datos de entrenamiento.
Validar el modelo predictivo: muestra los datos históricos “desconocidos” del modelo y compara sus predicciones con lo que realmente sucedió para garantizar que el modelo no se haya sobreajustado a los datos de entrenamiento.
Implementar el modelo predictivo: aloja el modelo para proporcionar acceso a los datos entrantes a fin de asignar una puntuación, a la vez que monitoreas el rendimiento del modelo y vuelves a entrenarlo según sea necesario.
Integrar sistemas empresariales: utiliza la puntuación predictiva para tomar medidas (mejora de procesos, mantenimiento predictivo o monitoreo de equipos).
Casos prácticos de analítica predictiva
La analítica predictiva puede ayudar a diferentes empresas y departamentos a cumplir objetivos importantes y solucionar problemas.
Éxito del cliente
- Predice qué clientes es probable que deserten dentro de un período determinado para que puedas tomar medidas al respecto y evitar la pérdida de clientes valiosos.
- Clasifica a los clientes en grupos predefinidos (también conocidos como segmentos) según patrones para obtener más información sobre ellos.
Sistema de salud
- Anticipa qué pacientes es probable que pierdan sus citas para que puedas mejorar la productividad del personal clínico garantizando un “tiempo de inactividad” mínimo debido a las inasistencias.
- Predice qué pacientes son propensos a estar insatisfechos y por qué; utiliza esa información para determinar cómo mejorar la satisfacción de los pacientes.
Seguros
- Predice qué asegurados es probable que no renueven sus contratos y elabora una estrategia para aumentar la retención.
- Predice qué reclamos es posible que no se puedan solucionar correctamente, de modo que puedas enfocar los esfuerzos en reclamos de alto potencial y optimizar la recuperación de pagos perdidos.
Marketing
- Predice qué destinatarios de la encuesta estarán dispuestos a responderla.
- Predice qué clientes podrían responder a los mensajes de la campaña y prioriza la difusión a esos clientes.
Ventas
- Predice qué clientes potenciales podrían responder y prioriza el contacto con ellos.
- Predice qué otros productos es probable que los clientes compren para que puedas enfocarte en las iniciativas de ventas cruzadas y ventas adicionales.
Cómo comenzar con la analítica predictiva
Alteryx Analytics Automation Platform ofrece analítica predictiva dentro del flujo de trabajo completo de analítica. El acceso a los datos, la preparación, el modelado y el intercambio de resultados analíticos están disponibles en el mismo lugar, en una plataforma fácil de usar.
También puedes ver cómo Alteryx hace que la analítica predictiva sea más accesible y ágil mediante la descarga de un kit de inicio para analítica predictiva gratuito. El kit de solución incluye plantillas de analítica que te ayudan a aprender a utilizar las herramientas de código simple y sin código en Alteryx para predecir el gasto de los clientes, realizar previsiones de series temporales y optimizar tus precios.
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